下料问题_百度知道
某工厂要做100套钢架，每套用长为2.5m的圆钢2根、1.9m的圆钢3根、1.4m的圆钢2根。已知原料每根长7.2m，切割时所引起的锯缝损耗忽略不计。问：（1）如何下料可使原料最省？（2）如何下料使剩余料长最小？（3）如果还有第二种原料，长度为5.8米，如何使用这两种...
我有更好的答案
首先测量一下门扇
然后就可以下料了
高矬大1公分
高矬是根据地面的
一般大1公分
哑口测量一下洞口
宽窄减2公分
高矬减3公分
不然就没办法打泡沫胶了
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你这问的是优化下料用这个就可以了
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最优下料问题
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钢管下料问题
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合理下料问题怎样解决?
数学问题 试举例~
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先计算一下铁皮可裁出多长的铁皮边 就是40/18=2余4，40/12=3余4，20/18=1余2，20/12=1余8 可得出40cm长可裁出2条18cm长的边或3条12cm长的边 20cm长可裁出1条18cm长的边或1条12cm长的边 那么最多可裁出3*1=3张长18cm,宽12cm的长方形铁皮
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板材下料问题
板材玻璃的下料问题摘要“下料问题 （cutting stock problem） 就是指在给定板材宽度和长度的情况下， ”如何将具有一定种类和数量的矩形件排放到板材上， 使所需的板材数量最少的问 题，该问题广泛存在于工业生产中。本文运用优化理论，建立了矩形件优化排样 数学模型，并提出了基于启发式算法的一刀切约束条件下二维板材下料算法。关键词下料 二维下料问题 优化 启发式算法 矩形件排样 一刀切1一、 问题的重述在大型建筑工程中，需要大量使用玻璃材料，如门窗等。在作材料预算时， 需要求出原材料的张数。 已知板材玻璃原材料和下料后的成品均为矩形。由于玻璃材料的特点，切割 玻璃时，刀具只能走直线，且中间不能拐弯或者停顿，即每切一刀均将玻璃板一 分为二。切割次序和方法的不同、各种规格搭配（即下料策略）不同，材料的消 耗将不同。工程实际需要解决如下问题，在给定一组材料规格尺寸后： （1） 在原材料只有一种规格的情况下（例如长为 2100cm，宽为 1650 M） ，给 出最优下料策略，此时所需要材料张数最小。 （2） 在 原 材 料 为 两 种 规 格的 情 况 下 （ 例 如 2100cm*1650cm 和 2000cm × 1500cm） ，给出最优下料策略，使所需材料的张数最小，且利用率（实际 使用总面积与原材料总面积之比）尽量高。 （3） 下表是一些成品料及所需块数 （长×宽×块数） 分别以一种原材料 2100cm ×1650cm 及两种原材料规格 2100cm×1650cm,2000cm×1500cm 为例， 分别给出（1）和（2）的算法及数字结果，并给出两种情况下的利用率。二、问题的分析本问题属于二维下料问题，该问题已被证明为是 NP 完全问题。由于任何 NP 完全问题都不能用任何已知的多项式算法求解， 所以我们建立一个排样的算法模 型。由题目要求该算法首先要满足生产工艺，即要满足“一刀切”，即从板材的 一端，沿直线方向切割到另一端。其次下料方案应该使原材料的利用率大，从而 降低生产成本，提高经济效益。再次应该使用最少的下料方式，可以节省在生产 过程因转换下料方式而产生的时间和费用的浪费，提高生产效率。三、模型的假设（一） 切割玻璃时，刀具只能走直线，且中间不能拐弯或者停顿 （二） 矩形件允许任意摆放 （三） 要求加工矩形件无顺序 （四） 切割矩形件时长和宽要与原材料的长和宽平行 （五） 不考虑切割时的产生的损耗 （六） 矩形件不能重叠，不超过原材料的大小四、符号的说明符号 表示意义 规格为 2100cm×1650cm 的原材料的长L1符号表示意义 规格为 2100cm×1650cm 的原材料的宽 规格为 2000cm×1500cm 的原材料的长 规格为 2000cm×1500cm 的原材料的宽 矩形件的长，i=1，2，……，26 矩形件的宽，i=1，2，……，26 矩形件的数量，i=1，2，……，26 所需原材料的块数 有两种规格原材料是，所需规格为 2100cm×1650cm 原 材料的块数 有两种规格原材料是，所需规格为 2000cm×1500cm 原 材料的块数 只有一种原材料的利用率 有两种原材料的利用率 表示第一块板材的使用数量 指在消耗第一块料板的数量为 k i =i 时，所生产的第 j 种产品的数量W1 L2 W2li wininN1 N2η1η2 kix ij xj指所需生产的第 j 种商品的总量 所需的第二块板的数量mi所需要的第 i 块板的总数量五、模型的建立与求解5.1 综述 从理论上看，该类问题属于具有最高计算复杂性的优化计算问题即NP完全问 题。对于这类问题，以目前已成熟的计算理论和算法，或者根本无法求解，或者 求解的计算量是爆炸性的。本文从现有算法中，总过比较分析，找到一种基于优 化排列的启发式算法。通过实际排列和比对，可以达到较高的原材料利用率，符 合实际生产过程的要求。5.2 一种原材料规格下的二维下料算法 本问题属于NP完全问题，有现有理论知NP完全问题问题具有以下的性质： (1)任何NP完全问题都不能用任何已知的多项式算法求解； (2)若任何一个NP完全问题具有多项式算法， 则一切NP完全问题都有多项式算法。 基于上述理论通过查阅资料知该问题是属于离散优化问题，归为背包问题一 类， 背包算法的特点是算法简单， 但只是针对数量较多， 种类较少的矩形件排样， 当矩形件的尺寸差异较大时，并不适合采用该算法。所以我们采用启发式算法。 5. 2．1 优化排样 ． 本文利用计算机模拟，采用优化排样的方法，对所有矩形件进行排样，算出 最少的原材料张数。在矩形件优化排样中，待排矩形件的排列先后顺序、矩形件 与矩形件之间的排放方式以及矩形件与板材之间的相对排放位置都是十分重要 的。本排样算法应用的相应规则如下： （1）排列先后规则：通过比较待排矩形件的面积来建立定序规则，即根据待排 矩形件的面积递减的顺序进行排样，它对最终排样结果有着重要的影响。 （2）定位规则：确定被选待排矩形件在布局空间中的摆放位置。本算法采用的 是占角策略，即将待排矩形件摆放在板材的某一角，采用的是先占左下脚的定位 规则。 （3）排布规则：矩形件在板材上有沿板材长度方向的横排和竖排、沿板材宽度 方向的横排和竖排共4种方式，如图。本算法采用沿宽度方向的横排和竖排的方 式。通过计算排后板材剩余边界距离大小来决定横排或竖排。沿长度方向横排沿长度方向纵排沿宽度方向横排沿宽度方向纵排5.2.2 问题一的数学模型 设板材长为L,宽为W，且L&W，板材数量不记。第k种矩形件的长为 li ,宽为 w i 数量为 n i 面积为 s i （1≤i≤k），所需要的板材总数为N，则优化的目标函kk数为 N = min(∑ liw i ni1LW) = min(∑ si ni iLW)，同时每张板材的利用率也要符合工业生产的要求。 5.2.3模型的求解 5.2.3模型的求解 我们借助于计算机模拟排样过程，求解出所需的最小张数，模拟过程如下： （一） 将所有的矩形件按从大到小排列并保存，从中找出一个未排的面积 最大的矩形件，放在已知板材的左下角。 （二） 确定排放方式：按照沿宽度方向排列横排和纵排的原则。设置一下 四个参数： A=mod(W, li ) C=floor(W, li ) B=mod(W, w i ) D=floor(W, w i )分为一下四种情况： （1） C≥1，D≥1此时矩形件横排纵排均可，接着看怎么样排剩 余边界距离小，如果B&A，同时L＞ w i 则说明沿着宽度方向 纵排剩余边界面积小于沿着宽度方向横排，所以采用纵 排，反之横排。 （2） C≥1，D＜1，L＞ w i 则采用纵排 （3） C＜1，D≥1 L＞ li 则采用横排 （4） C＜1，D＜1则无法排列 排完上述矩形件后，板材被分为三大部分如图区域 1已放区域 2已放区域，未放区域 1、未放区域 2，这时区域 1、区域 2 被看做新 的板材。 （三） 再次扫描矩形件，重复（一） （二） ，直至所有的矩形件被排列完 成。输出排样结果。 用上述方法对 26 种矩形件进行排样后，的下列数据：序号利用率 序号 利用率 序号 利用率 序号 利用率 1 78.16% 151 92.02% 301 96.33% 451 86.88% 2 78.16% 152 92.02% 302 96.33% 452 86.47%3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 4578.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16%153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 19592.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02% 92.02%303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 34596.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 94.06% 93.97% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10%453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 49585.85% 85.24% 84.31% 84.31% 84.31% 84.31% 84.31% 84.31% 84.31% 84.31% 83.28% 83.28% 83.28% 83.28% 83.28% 74.57% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00% 82.00%46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 8878.16% 78.16% 78.16% 78.16% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37%196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 23892.02% 92.02% 92.02% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 88.96% 87.85% 87.85% 87.85% 87.85% 87.85% 87.85% 87.85% 87.85% 87.85% 81.54% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38% 78.38%346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 38894.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 94.10% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89%496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 53882.00% 82.00% 82.00% 74.89% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 82.12% 81.76% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.16% 78.12% 78.01%89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 13195.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 95.37% 83.47% 83.47% 83.47% 83.47% 83.47% 82.98% 82.24% 82.24% 82.24% 82.24% 82.24% 84.46% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30%239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 28178.38% 78.38% 78.38% 78.38% 93.67% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33%389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 43192.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 92.89% 71.92% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 66.80% 90.80% 90.80% 90.80% 90.80% 89.33% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53%539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 58178.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 78.01% 73.72% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75%132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 15092.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.30% 92.21% 92.02% 92.02% 92.02%282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 30096.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33% 96.33%432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 45087.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.53% 87.40% 86.88%582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 59777.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 77.75% 45.35%通过上述计算求得利用率为：26η1 =∑ Si i=1× niS 11 × n× 100% = 87.22%通过计算解得，在原材料只有一种规格2100cm×1650cm的情况下，用单一下料两 个方向排料优选的方法需要原材料597块，原材料的利用率为87.22%. 5.3 两种原材料规格下的二维下料算法 由第一问所建模型可以求出当料板为一块板材时的最有效下料策略，并求出 所需的最小料板张数。现在，原材料有两种规格，问题主要体现在两种规模的原 材料各用多少才可以取到最优解。对此，我们可以利用第一问所建模型，通过多 次限制一类料板的数量，将此类料板先切割完毕，然后通过切割另一类料板，生 产余下的还未生产的成品。求出所需总共用的料板数，然后将这多次切割所得出 的总料板数进行比较，取得最少的切割料板数，即为最优下料策略。所以建立数 学模型如下： 设 k i 为第 1 块板的数量，现分别令 k i =i（i=1,2,3……） ，利用第一问所建 模型，求出在第一块料板的数量为 k i 的情况下可以生产的各种产品的产量为 x ij(j=1,2,3……)， x ij 指在消耗第一块料板的数量为 k i =i 时，所生产的第 j 种产品 （ 的数量） 则需要第二块料板生产的产品为所需生产的产品的总量 x j（j=1,2,3……） （ x j 指所需生产的第 j 种商品的总量）减去以生产的各种产品的生产量 x ij ，即 =xj- x ij ，利用第一问所建模型，求出生产 所需的第二块板的数量 ，则在第一块板的数量为 k i 的情况下，所需的总共板数位 m i = k i +。取 i=1,2,3……直到只利用第一块板即可生产出所有的产品为止。则取 m=min( m i )(i=1,2,3……)为 最优解。同时若有多个 m i 值可以取得最小值，则通过判断利用率来判断哪个方 式 为26最优解。即η2 =∑ Si i=1× niL1 * W 2 × m 1 + L 2 * W 2 × m 2× 100% = 87.28%六、模型结果的分析在有一种规格 2100cm×1650cm 原材料的情况下，需要规格为 2100cm× 1650cm 的原材料 597 块，原材料的利用率为 87.22%。 在有两种规格 2100cm×1650cm 和 2000cm×1500cm 原材料的情况下， 需要规 格为 2100cm×1650cm 的原材料 594 块，需要规格为 2000cm×1500cm 的原材料 3 块，总共 597 块，原材料的利用率为 87.28%。 有结果看，两次实际使用的板材总数量一致，这与两块板形状基本相同有着 密切关系，但第二次的利用率要高，这是因为总数一致，但第二块板面积要小。 这应该是在本算法条件下得出的最优下料策略。七、模型的评价与补充7.1 模型的评价 显然，本文采用启发式算法，对玻璃板材的最优下料策略进行分析计算的方 法是基本成功的。事实上，对于一般的二维下料（板材下料）问题，均可以采用 该方法进行下料排解。求出最少原材料的张数。 7.1.1 模型的优点 简单易行，速度快且能够融合各种限制条件和具体目标，因此在实际生产 排样中有着更广泛的应用。 7.1.2 模型的缺点 只是一种近似求解，划分区域过程过于单一，没有考虑其他划分方式更适 合一些矩形件的放置，从而减低板材数量，提高利用率八、模型的改进和推广优化下料，就是要提高原材料的利用率，降低生产成本，是国内外非常活跃 的研究课题。板材玻璃的下料问题就属于这一类常见的二维下料问题，二位下料 问题就是如何将矩形原材料切割成所需的零件，使所需要的原材料最少，利用率 最高，其中钢板，木板等的剪切下料也属于此类下料问题。因此本模型可以推广 到很多很多生产领域。参考文献[1] 钱颂迪.运筹学●第三版. 北京:清华大学出版社 ] 杨启凡.数学建模.北京：高等教育出版社 ] 朱道元.数学建模案例精选.北京：科学技术出版社 ]001―036x(2―04 吕俊丰，马岩，喻虎德 人造板一刀切数控 下锯优化的编程模型研究 木材加工机械 2009年第5期：12―15 ]附录： 附录： 1.1 问题一的主 问题一的主程序源代码clc, L1=0; L2=0; paper=0; SIZE=[L1,W1]; V=[]; P=[]; S=0; z=1; Q=0; A=[865 857 98 ; 857 715 98 ; 804 746 196; 857 675 28 ; 857 665 28 ; 804 663 224; 804 661 308; 804 639 84 ; 804 631 56 ; 804 563 224; 804 536 196; 804 535 392; 804 551 392; 865 446 98 ; 762 446 196; 715 446 98 ; 680 446 224; 675 446 28 ; 667 446 28 ; 655 446 84 ; 647 446 56 ; 667 426 308; 580 446 224; 552 446 196; 551 446 392; 527 426 392]; while sum(A(:,3))~=0while isempty(SIZE) == 0 if z&sum(A(:,3)&0) z=1; SIZE(1,:)=[]; end if isempty(SIZE) == 1 end if sum(A(:,3))==0 end b=paixu(A,z); x=xingzhuang(SIZE(1,1),SIZE(1,2),b); if x~=0 P=[P,x]; S=S+b(1)*b(2); for i=1:length(A) if A(i,1)==b(1)&A(i,2)==b(2) A(i,3)=A(i,3)-1; z=1; end end [SIZE1]=pailie(b,SIZE(1,:),x); SIZE(1,:)=[]; SIZE=[SIZE;SIZE1]; else z=z+1; end end Q=Q+sum(P&0); paper=paper+1; SIZE=[L1,W1]; V=[V,S/(L1*W1)]; P=[]; S=0; end V paper1.2 问题二的主程序源代码clc, L1=0;L2=0; paper=0; SIZE=[L2,W2]; U=1; P=[]; V=[]; S=0; z=1; Q=0; A=[865 857 98 ; 857 715 98 ; 804 746 196; 857 675 28 ; 857 665 28 ; 804 663 224; 804 661 308; 804 639 84 ; 804 631 56 ; 804 563 224; 804 536 196; 804 535 392; 804 551 392; 865 446 98 ; 762 446 196; 715 446 98 ; 680 446 224; 675 446 28 ; 667 446 28 ; 655 446 84 ; 647 446 56 ; 667 426 308; 580 446 224; 552 446 196; 551 446 392; 527 426 392]; while sum(A(:,3))~=0 while isempty(SIZE) == 0 if z&sum(A(:,3)&0) z=1; SIZE(1,:)=[]; end if isempty(SIZE) == 1 end if sum(A(:,3))==0 end b=paixu(A,z); x=xingzhuang(SIZE(1,1),SIZE(1,2),b); if x~=0 P=[P,x]; S=S+b(1)*b(2); for i=1:length(A) if A(i,1)==b(1)&A(i,2)==b(2) A(i,3)=A(i,3)-1; z=1;end end [SIZE1]=pailie(b,SIZE(1,:),x); SIZE(1,:)=[]; SIZE=[SIZE;SIZE1]; else z=z+1; end end Q=Q+sum(P&0); paper=paper+1; if U&4 SIZE=[L2,W2]; V=[V,S/(L2*W2)]; U=U+1; else SIZE=[L1,W1]; V=[V,S/(L1*W1)]; U=U+1; end P=[]; S=0; end V paper
前编号): 全国评阅编 号(由全国组委会评阅前进行编号): 板材玻璃下料问题摘要在工业生产和日常生活中, 由于节省原材料和避免工业损失的需要,经常会 遇到下料问题...板材优化下料方案研究下料问题(Cutting Stock Problem)是一个应用范围很广的热门研究问题,它的特殊情况是 装箱问题。 人造板材下料方案影响着产品生产成本、报价和...板材玻璃下料问题_理学_高等教育_教育专区。排样下料问题在很多工业领域中都有广泛的应用,解决好排样问题,可以提高材料的利用率。本文解决的是玻璃板材的最优化下...B 题:板材成本控制问题摘要板材下料成本控制对各工业领域来说都是一项很重要的问题, 与经济效益有着直接的关系, 一般都是根据生产需求尽可能的提高原材料的利用率...这里的“实用下料问题”则是在某企业的实际条件限制下的单一材料的下料问题。...紧接着再求出剩余板材下料方式和损耗的最优结果, 从而最终得出既满足时间条件限...板的下料_建筑/土木_工程科技_专业资料。建筑施工 单向板:长短之比大于 2;...!! 之前疑惑的一个问题是支座负筋不与梁做任何的绑接,担心浇筑 混凝土时会不...对于2维的板材下料问题: 求此题要求所有的可行下料方式都进入,用穷举法计算所有可能的 Xij,删 去利用率不高的方法, 如删去利用率小于百分之八十的方案,并将...实际测量 为 646X398 可接受 封边后门板有明显缝隙,板材下料 不良(大小锯片不在同一条线造 成) 板材表面无涂覆层(板材问题) 发行章 核 准 复 核 体系审查...板材下料作业指导标准书_机械/仪表_工程科技_专业资料。江苏海通精度管理作业指导...如存在问题,应组织相关人员共同分析,直到问题得到妥善解 决,记录表随原表一同...图3 问题一和问题三要求制作的零件规格有 9 种, 因此属于多零件下料问题。 多种零件, 需要解决如何选择将零件合理高效的布置在板材上。 本文的研究目的 是在...
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